将行业特征词作为对接语音助手的“唤醒词”

垂直领域搜索引擎是未来大趋势系列（2）

引言：搜索引擎发生改朝换代的背景

谷歌时代突出了网页的重要性，为此进行了大量的互联网资源整合工作，只要出现一个站点/网页，谷歌都会统一进行 Index 标注，日积月累下成就了庞大的 Index 系统。为此，谷歌需要付出高昂的基础设施维护代价。

据了解，单 2016 年，谷歌系统便已累积多达 10 万亿个网页 index 标注，耗费存储空间高达 100 PB。与此同时资源库体量越来越大，系统负荷越来越重，系统管理维护费用越来越不堪重负，于是搜索引擎改朝换代到来了。

方向：垂直领域搜索引擎是未来大趋势

未来AI 时代需要什么样的搜索引擎？叶旭刚先生在《雷锋网》（2018-11-29）上给出的解决方案是：未来大行其道的将是垂直领域搜索引擎，是一个八仙过海各显神通的垂直搜索时代。

1、垂直搜索并不是从搜索开始起家

叶旭刚先生表示，AI垂直搜索拥有自己独特的成长路径，所走的不是传统搜索引擎的老路。它是一个新物种，并不是从搜索开始起家。而是率先在垂直行业商业模式取得巨大成功，在平台上积累沉淀了大量行业数据内容之后，再水到渠成地操作特定领域的搜索引擎。

2、语音助手将是餐饮垂直搜索的入口

随着「机器人时代」的来临，搜索趋势也将从单一输入理解变成互动式交流，由文字过渡至语音、图像乃至视频。为了更好地理解用户的搜索意图，这些语音助手将拥有强大的自然语言理解能力，可以根据用户的搜索需求，将其导引至某个专属领域 app。

3、为智能助手提供行业知识图谱数据集

垂直领域检索将面临「内容理解」的难题。为了让搜索引擎很好地理解人类意图，我们必须保证引擎底层的知识结构和人类的知识结构保持一致，自然语言理解在这过程中扮演了重要的角色。

叶旭刚老师强调，为了实现这一目的，需要构建一套该垂直领域的知识图谱、词汇表、字典树数据结构，以及相关性概率的数学模型。叶旭刚老师把相关性概率分解成区域化和个性化两个部分。

4、店场网为智能助手设计数据特征词

店场网为对接智能助手实施了行业特征工程，对全产业链产品及服务抽取特征，利用特征设计标识词，诸如饲养动物特征词、种植作物特征词、 原料食材特征词、餐桌菜品特征词等等。利用特征词作为数据标签。这些特征词是对接语音助手的“唤醒词”，对C端消费者是呼之即来的“直达号”，对B端商家是直接调用的AI工具。

模式：对C端消费者是呼之即来的“直达号”

人工智能是计算机智能，机器智能是通过机器学习来实现的，机器学习的主渠道是监督学习，而监督学习则高度依赖特征标签数据。数据集的大小多少质量优劣严重影响机器学习的效果好坏。

当前，数字农业实现智能化最大制约因素是缺乏数据，最大的难题是为行业数据提供特征标签问题，行业大数据在没有标签之前，还无法对接应用人工智能。不解决标签化数据瓶颈制约问题，机器学习就是一句空话。

数据标签需要采取工程化方式来解决，包括定向采集行业数据，还包括在行业数据中抽取特征和加注标签，采取人工标注或者机器自动化标注。

店场网特征工程重点是对产品抽取特征，利用特征设计标识词，诸如，饲养动物特征词，种植作物特征词，原料食材特征词，餐桌菜品特征词等等。

将特征词注册成为商标， 将商标设计成商标应用词，利用商标应用词作为数据标签。这些特征词是对接语音助手的“唤醒词”，对C端消费者是呼之即来的“直达号”，对B端商家是直接调用的AI工具。

店场网对接腾讯产业互联网商业计划书 

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